Python第三库有哪些

这篇文章主要讲解了“Python第三库有哪些”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python第三库有哪些”吧！

1. BeautifulSoup

Beautiful Soup是一个可以从HTML，XML进行提取文件的Python库，日常我们使用爬虫进行数据抓取回来之后，往往需要进行数据解析。

使用它能让你开心愉快提取里面的爬回来的数据。

2. Arrow

用过datetime标准库的同学都知道，这个库每次需要import各种时间模块格式化，非常不友好，arrow直接接受各种时间(datetime，date，timestamp)类型转化为Arrow类型，然后进行各种格式化操作，非常方便。很是人性化，简直是居家旅行必备良药

3. Requests

题图就是requests的logo，这个库使用量之大，Python开发者应该是无人不知无人不晓。

requests是日常网络库使用最频繁的一个，不管是用于正式还是测试，它完全满足与日常网络的需求，非常人性化，简单好用。

requests目前在github有36+的star，除了功能强大，源码也是写的非常赞。五星推荐

4. Fabric

对于少量服务器，日常自动化发布配置，与服务器交互只需要配置一个fabfile.py的自动化脚本就行，非常简单方便。如果需要更多配置运维可以使用ansible，这个后期我单独和大家讨论。

5. Statsd

作为一枚开发同学，服务器API性能，耗时监控是一个很重要的数据，我们需要收集起来进行实时分析。

statsd是一个网络守护进程，通过Python客户端，我们可以统计监听API数据发送到服务端，比如ES，influxdb，promethues，并且用Grafana进行数据展示。

6. Gevent

gevent是基于协程的Python网络库，通过gevent使的协程的使用变得非常简单，遇到阻塞你不需要显示切换，程序会进行自动调度。使用非常广泛，在部署flask，celery往往会加入gevent提高服务性能。

7. Supervisor

之前文章提到过supervisor可以大大方便我们进行进程管理，开始，重启，停止，查看日志等等。

8. Voluptuous

这个库估计很多同学不知道，主要是日常写API的时候进行数据校验，当前端API传递参数过多的时候，这个库，可以通过装饰器的方式提前进行校验数据逻辑，大大降低了你在代码逻辑校验数据的耦合，强烈推荐后端的同学使用。

9. Raven

单纯这个名字大家可能不那么敏感，但是sentry大家肯定就知道了。

这个库就是sentry服务的SDK包。对于日常邮件报警我们通过安装了这个包配合sentry后端服务，就能够进行各种邮件报警的错误收集。

另外通过设置日志等级，我们能轻松通过logger进行触发报警。

这个包适合多个语言，不仅仅是Python语言之下。

10. uWSGI

uWSGI这个是一个web服务器，它实现了WSGI协议、uwsgi、http等协议，我们在Python日常部署文章提到过，主要通过Nginx +  uWSGI 拉动我们应用服务(比如Django)提高服务吞吐量。

感谢各位的阅读，以上就是“Python第三库有哪些”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python第三库有哪些这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！